买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东省建筑科学研究院集团股份有限公司申请的专利基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115601642B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211198919.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法是由张舸;孙晖;李冠军;李健;曹一翔;孙书航;付志军;李美琦;吴迪;郝勇奇设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法，包括：S1、采集三维探地雷达图像数据并进行预处理，获得两个维度方向的雷达图谱，即C‑scan图谱和B‑scan图谱；S2、对不同目标体所对应的雷达图谱进行分类，获得不同目标体对应的雷达图谱数据集；S3、将各雷达图谱数据集的C‑scan图谱和B‑scan图谱加上类别标签；S4、构建基于AlexNet深度网络的级联模型；S5、将待预测数据输入模型，输出预测结果。本发明构建基于AlexNet深度网络的级联模型，将待预测数据输入深度学习模型可得到准确预测结果，提高检测准确度、检测效率，可高精度、高准确率对道路地下病害体进行智能识别。

本发明授权基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AlexNet模型的道路地下病害智能识别方法，其特征在于包括以下步骤： S1、采集三维探地雷达图像数据并进行预处理，获得两个维度方向的雷达图谱，即C-scan图谱和B-scan图谱； S2、对不同目标体所对应的雷达图谱进行分类，获得不同目标体对应的雷达图谱数据集； S3、将各雷达图谱数据集的C-scan图谱和B-scan图谱加上类别标签； S4、构建基于AlexNet深度网络的级联模型： 将加上了类别标签的C-scan图谱作为训练样本输入第一级神经网络，并根据该神经网络各层参数进行训练，输出预测值，通过不断减小该预测值与真实值的误差来更新第一级神经网络的各层参数，最终得到训练完成的第一级神经网络； 将加上了类别标签的C-scan图谱和B-scan图谱作为训练样本输入第二级神经网络，并根据该神经网络各层参数进行训练，输出预测值，通过不断减小该预测值与真实值的误差更新第二级神经网络的各层参数，最终得到训练完成的第二级神经网络； S5、将待预测数据的C-scan图谱输入训练完成的第一级神经网络初筛病害，若无病害，输出健康预测结果； 若有病害，则将待预测数据的C-scan图谱和B-scan图谱沿其长度方向拼接后输入训练完成的第二级神经网络判定病害类型并输出预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省建筑科学研究院集团股份有限公司，其通讯地址为：510500 广东省广州市天河区先烈东路121号建科院新办公楼8楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。